Google DeepMind’den SIMA: Oyunları Öğrenen Yapay Zeka
Google DeepMind, kendi başına son derece güçlü bir yapay zeka yerine, insan benzeri bir oyun deneyimi sunmak üzere geliştirilen yapay zeka SIMA’yı tanıttı. SIMA, Ölçeklenebilen, Eğitilebilen, Çoklu Dünya Aracı anlamına gelmektedir ve şu anda yalnızca araştırma aşamasındadır. Tamamlandığında, SIMA, herhangi bir video oyununun, hatta doğrusal bir sona sahip olmayan ve açık dünya oyunlarının nasıl oynanacağını öğrenebilecek. Mevcut oyun yapay zekalarının yerini alması amaçlanmamakla birlikte, başka bir oyuncu olarak düşünmek mümkündür.
SIMA, doğal dil öğretimini üç boyutlu dünyaları anlama ve görüntü tanıma ile birleştirerek, kullanıcılarıyla etkileşimde bulunmayı hedefliyor. Google DeepMind araştırmacısı ve SIMA eşbaşkanı Tim Harley, basına yaptığı açıklamada “SIMA, oyunu kazanmak için eğitilmedi; bunun yerine, oyunları çalıştırmak ve kendisine verilen talimatları yerine getirmek üzere eğitildi” şeklinde belirtti.
Google, SIMA’yı eğitmek ve test etmek için, aralarında Hello Games, Embracer, Tuxedo Labs, Coffee Stain gibi sekiz oyun geliştiricisiyle iş birliği yaptı. Araştırmacılar, SIMA’ya oyun oynamanın temellerini öğretmek için onu No Man’s Sky, Teardown, Valheim ve Goat Simulator 3 gibi oyunlarla tanıştırdı. Google tarafından yayınlanan bir blog yazısında, SIMA’nın oyunları oynamak veya kaynak kodlarına erişmek için özel bir API’ye ihtiyaç duymadığı vurgulandı.
Harley, SIMA’nın genel oyun becerilerini öğrenmesine yardımcı olmak için ekiplerinin anlatıdan çok açık oyuna odaklanan oyunları seçtiğini ifade etti. Eğer Goat Simulator’u oynadıysanız veya izlediyseniz, bu oyunun temel bir amacı olmadığını ve çoğunlukla rastgele, anlık eylemlerle eğlenmeyi hedeflediğini biliyor olabilirsiniz. Harley, SIMA’nın öğrenmesini umdukları şeyin bu tür bir spontane olduğunu aktardı.
Bu amaç doğrultusunda, ekip öncelikle Unity motorunda, araçların nesne manipülasyonu konusundaki anlayışlarını test edebilecekleri yeni bir ortam oluşturdu. Ardından, dil talimatlarını elde etmek için biri oyunu kontrol eden, diğeri ise ne yapılacağına dair talimatlar veren insan oyuncu çiftlerini kaydetti. Oyuncular, oyundaki eylemlerinin sonuçlarını göstermek için bağımsız olarak oynadılar. Tüm bu veriler, SIMA’ya iletilerek, gelecekte ne olacağını tahmin etmeyi öğrenmesi sağlandı.
Şu anda SIMA, sola dönme, merdivene tırmanma ve haritayı kullanmak için menüyü açma gibi yaklaşık 600 temel beceriye sahip. Harley, ileride SIMA’ya bir oyun içinde daha karmaşık görevleri yerine getirebilmesi için talimat verilebileceğini belirtti. Ancak, AI araçları insan eylemlerini gerçekleştiremediği için “Kaynak bulma ve kamp kurma” gibi görevler halen oldukça zor görünmektedir.
SIMA, Nvidia ve Convai gibi yapay zeka destekli NPC’lerden ziyade, oyundaki sonucu etkileyen başka bir oyuncu olarak öne çıkacak. SIMA proje yöneticisi Frederic Besse, yapay zeka araçlarının araştırma alanı dışında oyun oynamaya ne tür faydalar sağlayabileceğini söylemek için henüz çok erken olduğunu ifade etti. SIMA, gelecekte konuşmayı öğrenebilir, ancak bu yetenekten oldukça uzak olduğunu da belirtti. Şu anda SIMA, oyunların nasıl oynanacağını ve daha önce oynamadığı oyunlara nasıl uyum sağlayacağını öğrenme sürecindedir.
Google, daha gelişmiş yapay zeka modelleriyle SIMA’nın zamanla daha karmaşık görevleri yerine getirebileceğini ve sizi zafere taşıyacak mükemmel bir yapay zeka takım arkadaşı olabileceğini öngörüyor.
